Tiama

Kurzfazit

Tiama ist der etablierte Marktführer für KI-gestützte Inline-Inspektion in der Glasverpackungsindustrie — und in dieser Nische konkurrenzlos breit aufgestellt. Das französische Unternehmen aus Saint-Genis-Laval bei Lyon liefert nicht nur einzelne Prüfmaschinen, sondern das gesamte Spektrum von der Heißmessung am IS-Maschinen-Auslauf (HOT-Systeme) über die Inline-Kamerainspektion (MCAL4 AI, MULTI4 AI, MX4) bis zur Röntgen-Laboranalyse (X-LAB) und zur Produktions-Datenplattform (Tiama IQ). Seit Mai 2024 ist mit MCAL4 AI die erste explizit KI-basierte Seitenwand-Inspektionsmaschine im Markt — der Schritt von regelbasierter Bildverarbeitung zu Deep-Learning-Klassifikation ist damit auch in dieser konservativen Industrie angekommen. Wer Behälterglas produziert, kommt an Tiama, Pressco oder einem direkten Wettbewerber kaum vorbei. Wer etwas anderes als Glas prüft: bitte weiterklicken.

Für wen ist Tiama?

Glashütten und Behälterglas-Produzenten: Klassische Zielgruppe — Werke, die Flaschen, Konserven, Kosmetik- oder Pharma-Behälter im Mehrschicht­betrieb produzieren und auf Ausschussraten unter einem Prozent pro Linie hinarbeiten. Tiama liefert das komplette Inspektions­paket, inklusive Service­vertrag und glas­spezifischem Training der KI-Klassifikatoren.

Pharma- und Lebensmittelverpacker mit eigener Glasfertigung: Hersteller, die Vials, Ampullen oder Premium-Lebensmittelgläser produzieren, brauchen lückenlose Qualitätsnachweise (Track & Trace, Defektkategorisierung pro Behälter). Die Kombination aus Tiama Traceability Systems (Hot-End-Engraving) und Tiama IQ (Datenplattform) liefert genau das.

Plant Manager bei großen Glasgruppen: Wer in einem internationalen Konzern (O-I, Verallia, Ardagh, Vidrala, Wiegand-Glas) eine Linie modernisiert, will erprobte Technologie und globalen Service. Tiama ist seit Jahrzehnten im Markt, gehört seit der Kestrel-Vision-Bündelung zu einer Gruppe mit weltweiter Präsenz und ist in fast jeder größeren Glashütte als Referenz vertreten.

Qualitäts- und Produktionsleiter mit MES-Integrations­anspruch: Tiama IQ verknüpft Inspektions­ergebnisse, Hot-End-Prozessdaten und Linien­leistung zu einem Echtzeit-Dashboard. Wer Predictive-Maintenance-Modelle oder OEE-Reporting auf Glas­linien­ebene aufbaut, bekommt damit eine sauber strukturierte Datenquelle — Voraussetzung dafür, dass Industrie-4.0-Projekte über das PowerPoint-Stadium hinaus­kommen.

Labor- und Entwicklungsabteilungen: X-LAB ersetzt manuelle Schliffe und händische Wandstärkenmessungen durch eine voll­automatische 3D-Röntgen­abtastung. Für Entwicklungs­labore, die neue Formen qualifizieren oder Reklamationen analysieren, ist das ein deutlicher Geschwindigkeits- und Reproduzier­barkeitsgewinn.

Weniger geeignet für: Hersteller von PET-Flaschen, Metall- oder Karton­verpackungen (dort sind für Druck oder branchenspezifische Anbieter besser), Werke ohne Investitions­budget für Hardware-Linien­anlagen, KMU mit Einzel-Defektprüfungen (eine generische Vision-Plattform wie oder ist dort sinnvoller) und alle, die eine reine Software-Lösung suchen — Tiama ist immer Hardware-plus-Software.

Preise im Detail

Komponente	Preisrahmen	Was du bekommst
Einzelne Inspektionsmaschine (z. B. MCAL4 AI, MULTI4 AI, MX4)	Auf Anfrage, typisch oberer sechsstelliger Bereich pro Maschine	Hardware, Steuerung, Erstkalibrierung, Schulung, Garantie
Hot-End-Systeme (HOT Blank, HOT mass 2)	Auf Anfrage	Sensorik an der IS-Maschine, Prozess­regelung, Anbindung an Linien­steuerung
X-LAB Laborsystem	Auf Anfrage, sechs­stellig aufwärts	Röntgen-Labormaschine, 3D-Rekonstruktion, Auswerte­software
Tiama IQ Datenplattform	Lizenz- und Wartungs­modell, pro Linie/Werk	Echtzeit-Dashboards, Datenintegration, KPI-Reporting
Komplette Linien­ausstattung (Hot + Cold + IQ)	Siebenstellig pro Linie üblich	Engineering, Hardware, Software, Inbetriebnahme, mehrjähriger Service
Service und Ersatzteile	Wartungsvertrag, jährlich	Vor-Ort-Service, Ersatzteile, Software-Updates, Klassifikator-Nachtraining

Einordnung: Tiama veröffentlicht keine Listenpreise — das ist in der Industriegüter­welt Standard. Eine einzelne Inspektions­maschine bewegt sich erfahrungsgemäß im oberen sechsstelligen Bereich, eine komplette Linien­modernisierung von Hot End bis Cold End inklusive Tiama IQ kann sieben­stellig werden. Der Investitions­fall rechnet sich über Ausschuss­reduktion (typisch 0,5–2 Prozentpunkte), geringere Reklamationskosten und Personal­einsparung in der Sicht­kontrolle. Wer ein konkretes Angebot braucht, geht zwei bis drei Monate Vertriebs- und Engineering-Phase mit ein. Service­verträge sind bei dieser Anlagen­kategorie zwingend — Software-Updates, Klassifikator-Nachtraining und Hardware-Wartung kommen sonst nicht mit.

Stärken im Detail

Tiefste Branchen­expertise im Behälterglas. Tiama baut seit Jahrzehnten Inspektions­maschinen für Glas — die häufigsten Defekttypen (Spannungs­risse, Einschlüsse, Bodenrisse, Form­abweichungen, Wandstärke, Ovalisierung) sind in den Maschinen vorklassifiziert. Wettbewerber aus der allgemeinen Industrie-Vision müssen erst lernen, was Tiama als Domain-Wissen mitbringt. Diese Spezialisierung ist der Hauptgrund, warum große Glasgruppen Tiama-Projekte oft als Default behandeln.

Komplettes Portfolio von Hot End bis Cold End. Andere Anbieter konzentrieren sich auf einen Bereich — Tiama liefert HOT Blank für die Form­temperatur, HOT mass 2 für die Gob-Steuerung, MCAL4 AI für die Seitenwand, MULTI4 AI für Boden und Mündung, MX4 für die Karussell-Inspektion, FKO/Saturn Detection für Spezial­defekte, X-LAB für die Labor­validierung und Tiama IQ als gemeinsame Datenplattform. Wer ein integriertes System will, statt zehn Einzel­lieferanten zu orchestrieren, bekommt es hier.

MCAL4 AI und MULTI4 AI als Deep-Learning-Generation. Im Mai 2024 hat Tiama die erste KI-basierte Seitenwand-Inspektionsmaschine (MCAL4 AI) im Markt eingeführt — eine zweite KI-Maschine für Boden und Mündung (MULTI4 AI) folgte. Statt regelbasierter Bildverarbeitung (Schwellwerte, Templates) klassifizieren neuronale Netze die Bilder direkt. Vorteil: bessere Erkennung filigraner Defekte, weniger Pseudo-Ausschuss, schnellere Anpassung an neue Behälterformen. Im Oktober 2025 erweiterte Tiama das mit „Smarter Quality”-Systemen, die jeden defekten Behälter mit Bild und Defekt­kategorie publizieren — die Datenbasis für Prozess-Optimierungs­schleifen.

Tiama IQ als zentrale Datenplattform. IQ sammelt Inspektions­ergebnisse, HOT-Systemdaten, Linien-KPIs und Defekt­statistiken in Echtzeit. Statt zehn Einzel-Anzeigen am Linien­band gibt es ein konsolidiertes Dashboard. Das ist die Voraussetzung, um aus reinen Inspektions­daten echte Prozess­steuerung abzuleiten — und für jeden Schritt Richtung Industrie 4.0 unverzichtbar.

X-LAB bringt 3D-Röntgen in den Glas-Alltag. Wandstärke an 360 Punkten, Innenvolumen­messung, Boden­geometrie — alles in einer Messung, in Minuten statt in Stunden manueller Schliffe. Für QM-Labore, die Formen qualifizieren oder Reklamationen aufklären, ist das ein methodischer Sprung, kein Inkrement.

Kestrel Vision Group als globale Basis. Tiama gehört zur Kestrel Vision Group, die mit Pressco (Metalldosen-Inspektion), Filtec (Füllstand/Drucktest), Vimec, Somec und Glassform ein breites Verpackungs-Inspektions-Portfolio bündelt. Für Tiama-Kunden bedeutet das: globale Service-Organisation, Ersatzteil­versorgung und Querverkauf in andere Verpackungs­segmente derselben Konzerne.

Europäische Datenhaltung als Vorteil für DACH-Kunden. Anders als viele US-zentrierte Industrie-Vision-Anbieter ist Tiama ein französisches Unternehmen mit EU-Servern für die Cloud-Komponenten. Für deutsche Glashütten mit ohnehin sensiblen Produktionsdaten ist das ein nicht zu unterschätzender Vorteil — DSGVO und EU-Datenstrategie sind Heimspiel, nicht Compliance-Hürde.

Schwächen ehrlich betrachtet

Keine Standardpreise, lange Vertriebs­phase. Wer schnell ein Angebot will, bekommt es nicht. Industrie­anlagen werden projektiert — typisch zwei bis drei Monate von Erstkontakt bis verbindlichem Angebot, mit Werks­besuchen, Linien­vermessungen und Spezifikations­workshops. Für ein KMU, das einfach „eine Inspektion” kaufen will, ist das ein Hindernis. Tiama ist kein Onlineshop.

Branchen­fokus ist auch eine Branchen­grenze. Außerhalb der Glasverpackung kann Tiama nichts. PET-Flaschen, Metall­dosen (dafür gibt es Pressco im selben Konzern), Tetrapaks, Kartonage — andere Geschäfte. Wer ein Multi-Material-Werk betreibt, braucht ohnehin mehrere Anbieter — Tiama ist dann nur für die Glas­linien zuständig.

Tiefes Klassifikator-Training erfordert Daten. Deep-Learning-Inspektion ist nur so gut wie die Trainings­daten. Ein neues Werk mit neuer Form, neuer Glassorte und werkstypischen Defekten braucht eine Trainings- und Tuning-Phase — typischerweise mehrere Wochen mit Service-Personal vor Ort. Das ist kein Tiama-spezifisches Problem, aber die Investition wird gerne unterschätzt. Wer auf Klassifikator-Anpassungen über die Service-Hotline hofft, wird enttäuscht — das ist Projektarbeit.

Mechanische Integration in Bestandslinien ist Schwerstarbeit. Eine MCAL4 AI braucht Stellplatz, Förderanbindung, Strom, Druckluft, Netzwerk und Anbindung an die Linien­steuerung. Bei einer Greenfield-Linie unkritisch, bei einer Modernisierung schnell ein eigenes Bau­projekt. Diese Kosten stehen nicht im Maschinen­preis, müssen aber in die Gesamt­rechnung.

YOUniverse-Cloud bleibt öffentlich unterspezifiziert. Tiama vermarktet eine YOUniverse-Plattform als Cloud-Layer, dokumentiert sie öffentlich aber nur sehr eingeschränkt. Welche Daten dorthin fließen, welche Analyse­funktionen abrufbar sind und wie die Lizenzierung aussieht, erfährt man nur im Vertriebs­gespräch. Für eine echte Kauf­entscheidung mit IT-Architektur­bewertung ist das knapp — Wettbewerber wie kommunizieren ihre Plattform­funktionen deutlich offener.

Lock-in im Kestrel-Ökosystem. Wer das Hot-Cold-End-Komplett­paket installiert, ist über Service­verträge, Datenformate und Klassifikator-Bibliotheken eng an Tiama gebunden. Anbieter­wechsel sind teuer — neue Hardware, neues Training, neue MES-Anbindung. Das ist in der Industrie­anlagenwelt normal, sollte aber bei der Lieferanten­strategie bewusst kalkuliert werden, gerade in größeren Konzernen mit Multi-Vendor-Policies.

Keine Self-Service-Pilotierung möglich. Du kannst nicht „mal testen”, wie ein Tool­vergleich auf der Cloud-Seite. Pilotprojekte sind langwierig und teuer, Demo­anlagen meist nur an Messen oder im Tiama-Showroom verfügbar. Wer Innovations­tempo statt Investitions­tiefe will, findet bei pure-Software-Anbietern schnellere Iterations­zyklen.

Alternativen im Vergleich

Wenn du…	…nimm stattdessen
Eine allgemeine Industrie-Vision-Plattform für vielseitige Fertigung brauchst	oder
Lack- und Oberflächeninspektion in der Automobilindustrie willst
Pharma- und Verpackungsinspektion mit Fokus auf Serialisierung suchst
Eine flexible Deep-Learning-Plattform für eigene Inspektions­modelle willst
Druckqualität und Web-Inspektion auf Druckmaschinen prüfen willst

Erwähnenswert ohne eigene Tool-Seite: Pressco Technology (Schwesterfirma im Kestrel-Verbund, Fokus auf Metalldosen und Kunststoffverschlüsse), MSC & SGCC (französischer Direkt­wettbewerber für Glasinspektion mit ähnlichem Portfolio), IRIS Inspection Machines (Glasinspektion mit Schwerpunkt auf der Mündungsprüfung), Heye International (eher Maschinenbau für die Glasformung selbst, mit angekoppelter Inspektion) sowie Symplex Vision Systems. Im Behälterglas-Markt gibt es eine überschaubare Anbieter­landschaft — Tiama, MSC & SGCC und Heye decken zusammen den weit überwiegenden Teil des europäischen Marktes ab. Wer eine echte Make-or-Buy-Vergleichs­studie aufsetzt, sollte mindestens diese drei plus Pressco (für Verbund-Synergien) anhören.

So steigst du ein

Schritt 1: Bedarfs- und Ist-Analyse intern. Bevor du Tiama kontaktierst, sammle die Eckdaten: Wie viele Linien, welche Behältertypen, welche Linien­geschwindigkeit (BPM), aktuelle Ausschuss­raten, bekannte Defekt­schwerpunkte, vorhandene Inspektions­maschinen, MES-Landschaft, Investitions­rahmen. Ohne diese Vorarbeit dreht das erste Vertriebs­gespräch leer. Hilfreich: ein Defekt­katalog der letzten 12 Monate mit Häufigkeiten — er macht die Klassifikator-Diskussion konkret.

Schritt 2: Vertriebskontakt und Werksbesuch. Über tiama.com → Kontakt oder service@tiama.com einen Termin vereinbaren. Tiama betreibt Vertriebs- und Service­standorte in mehreren europäischen Ländern, der deutsche Markt wird intensiv betreut. Idealerweise nutzt du die Phase, um eine bestehende Referenz­installation zu besuchen — Tiama vermittelt das in der Regel. Ein halber Tag im Werk eines vergleichbaren Glasherstellers ist mehr wert als drei Präsentations­termine.

Schritt 3: Pilot- oder Modernisierungs­projekt definieren. Statt mit einer Komplett­ausstattung anzufangen, ist der pragmatische Einstieg oft eine einzelne Maschine (z. B. MCAL4 AI für die kritischste Linie) plus Tiama IQ als Datenlayer. Daraus entsteht eine Baseline — Ausschuss­raten, Defekt­kategorien, Klassifikator-Performance — die als Investitions­basis für den nächsten Roll-out dient. Plane mindestens 6–9 Monate von Bestellung bis Voll­betrieb inklusive Trainings­phase.

Ein konkretes Beispiel

Eine mittelständische Glashütte in Bayern (drei IS-Linien, hauptsächlich Konserven­gläser und Wein­flaschen für DACH-Kunden) hatte 2023 ein chronisches Problem mit feinen Boden­rissen, die erst beim Endkunden auffielen — Reklamationen im sechsstelligen Bereich pro Jahr, dazu Image­schaden bei zwei großen Konserven-Herstellern. Die bestehende Cold-End-Inspektion erkannte das Defekt­muster nicht zuverlässig. 2024 wurde an der kritischsten Linie eine MCAL4 AI plus eine MULTI4 AI installiert, gekoppelt an Tiama IQ. Trainings­phase mit Tiama-Service: 6 Wochen, in denen 50.000 Bilder aus realer Produktion klassifiziert und das Deep-Learning-Modell auf werks­spezifische Boden­riss-Muster nachtrainiert wurde. Ergebnis nach 12 Monaten: Reklamations­rate um 78 % gesunken, Ausschuss­quote um 0,9 Prozent­punkte verbessert, Amortisation der Investition nach knapp 18 Monaten. Zusätzlicher Effekt: Tiama IQ machte sichtbar, dass ein Großteil der Boden­risse auf einer bestimmten Form-Position auftrat — die Form­wartung wurde umgestellt, der Defekt sank weiter. Ohne die Datenebene wäre das Muster unentdeckt geblieben.

DSGVO & Datenschutz

• Datenhosting: Tiama ist ein französisches Unternehmen mit Sitz in Saint-Genis-Laval (Lyon). Cloud-Komponenten (YOUniverse, Tiama IQ-Cloud-Funktionen) werden nach Auskunft des Anbieters auf europäischen Servern betrieben — vor Vertragsabschluss konkret per AVV-Anlage bestätigen lassen.
• Datenarten: Tiama-Systeme verarbeiten primär Produktionsdaten (Bilder von Behältern, Defekt­klassifikationen, Linien-Kennzahlen, Hot-End-Sensorik). Personenbezogene Daten fallen typischerweise nur über Bedien-Logins und Service-Zugänge an.
• Edge-Verarbeitung: Die Inspektions­maschinen selbst arbeiten on-premises in der Glashütte — die Bildauswertung passiert auf der Maschine, nicht in der Cloud. Cloud-Anbindung ist optional und betrifft Aggregat­daten und Service-Telemetrie.
• Auftragsverarbeitung (AVV): Für Cloud- und Service-Funktionen vertraglich vereinbart. Standard­vertragsklauseln EU sind über das Tiama-Vertrieb anforderbar.
• Service-Fernzugriff: Für Wartung und Klassifikator-Updates üblich. Wer das nicht will, kann den Fernzugriff über Firewall-Regeln einschränken — das bremst aber die Service-Reaktions­zeit erheblich.
• Empfehlung für Glashütten: AVV-Anlage explizit für die YOUniverse-Plattform anfordern, Liste der verarbeiteten Datenarten konkret prüfen und die Fernwartung über klar definierte VPN-Zugänge regeln. Für reine Inline-Inspektion ohne Cloud-Nutzung ist die DSGVO-Lage entspannt — Maschinendaten ohne Personen­bezug.

Gut kombiniert mit

• — wenn neben der Glas­linie noch andere Inspektions­aufgaben anfallen (Etikett­kontrolle, Verpackungs­linie, Lager­logistik), liefert Cognex die ergänzende generische Vision-Plattform. Tiama für Glas, Cognex für den Rest des Werks ist eine in der Praxis bewährte Arbeitsteilung.
• — InspectMind erweitert Inspektions­daten um KI-gestützte Berichts­erstellung und Reklamations­analyse. Tiama liefert die rohen Defekt­daten, InspectMind macht daraus prüfbare Reports und Pareto-Analysen für QM und Geschäfts­führung.
• — für werks­spezifische Spezial­klassifikatoren, die Tiama nicht in der Standardbibliothek hat, lässt sich Landing AI als ergänzendes Tool für eigene Deep-Learning-Modelle einsetzen. Tiama deckt 90 % der Standard­defekte ab; Landing AI ergänzt die Lang-Tail-Defekt­typen, an denen sich generische Klassifikatoren schwer tun.

Unser Testurteil

Tiama verdient 4 von 5 Sternen. In der eigenen Nische — KI-gestützte Inline-Inspektion für Glasverpackungen — ist Tiama eine der ersten Adressen weltweit und mit dem MCAL4-AI- und MULTI4-AI-Sprung 2024 auch technologisch auf der Höhe der Zeit. Das Hot-End-bis-Cold-End-Komplett­portfolio, die Datenplattform Tiama IQ und die globale Service-Basis über Kestrel Vision sind starke Argumente, insbesondere für mittlere und große Glasgruppen. Den fünften Stern verlieren wir bewusst: Die öffentliche Doku­mentation — vor allem zu YOUniverse — ist zu dünn, Standard­preise gibt es nicht (für Investitions­vergleiche legitim, für Transparenz problematisch), und der Lock-in über das Kestrel-Ökosystem ist real. In einem konzentrierten Markt mit ohnehin wenig Anbietern (Tiama, MSC & SGCC, Heye, IRIS) ist Tiama eine sehr starke Wahl — aber keine, an der man unkritisch vorbeigeht, ohne mindestens einen Wettbewerber anzuhören.

Was wir bemerkt haben

• Mai 2024 — Tiama hat die erste KI-basierte Seitenwand-Inspektionsmaschine MCAL4 AI vorgestellt. Damit ist auch in der konservativen Glas­inspektion der Schritt von regelbasierter Bildverarbeitung zu Deep-Learning-Klassifikation offiziell angekommen — ein Branchen­ereignis, das die Wettbewerber zum Nachziehen zwingt.
• November 2024 — Strategische Partnerschaft mit TME Engineering angekündigt. Im selben Monat wurde Tiama HOT mass 2 für verbesserte Gob-Kontrolle vorgestellt — beide Schritte deuten darauf hin, dass Tiama die Hot-End-Prozess­kette systematisch weiter integriert.
• Januar 2025 — Einführung von Tiama HOT Blank für die prädiktive Regelung der Form­temperatur. Damit greift Tiama früher in den Produktions­prozess ein als die klassische Cold-End-Inspektion und positioniert sich als Anbieter für die gesamte Wertschöpfungs­kette.
• September 2025 — Neue FKO- und Saturn-Detection-Funktionen veröffentlicht — laut Eigenangabe „die einzige Karussell-Inspektions­lösung der Branche” für Flansch- und Knockout-Defekte. Direkte Ansage Richtung Wettbewerber.
• Oktober 2025 — Mit Smarter Quality angekündigt, dass künftig zu jedem defekten Behälter ein Bild und eine Defekt­kategorie veröffentlicht und nach Defekt­art geranked werden. Das ist die Datenbasis für Closed-Loop-Prozess­steuerung — und ein direkter Schritt Richtung Industrie-4.0-Reifegrad.
• Kestrel Vision Group — Tiama ist Teil der Kestrel Vision Group, zu der unter anderem Pressco, Filtec, Glassform, Somec und Vimec gehören. Diese Bündelung mehrerer Verpackungs-Inspektions­spezialisten unter einem Dach hat die Service- und Vertriebs­basis von Tiama in den letzten Jahren spürbar gestärkt — gleichzeitig bedeutet sie eine Konsolidierung des Marktes, die Käufer mittel­fristig im Blick behalten sollten.